keras如何快速入门

作者 | 杨照璐（微信号lwyzl0821）

编辑 | 言有三

这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。

相关的代码、数据都在我们 Git 上，希望大家 Follow 一下这个 Git 项目，后面会持续更新不同框架下的任务。

Keras是一个非常流行、简单的深度学习框架，它的设计参考了torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 Keras的特点是能够快速实现模型的搭建， 简单方便地让你实现从想法到实验验证的转化，这都是高效地进行科学研究的关键。

Keras的安装非常简单，但是需要先安装一个后端框架作为支撑，TensorFlow， CNTK，Theano都可以，但是官网上强烈建议使用TensorFlow作为Keras的后端进行使用。本例以TensorFlow 140 版本作为Keras的后端进行测试。

通过上面两条命令就可以完成TensorFlow和Keras的安装，此处需要注意的一点是Keras的版本和TensorFlow的版本要对应，否则会出现意外的错误。具体版本对应关系可在网上进行查询。

31 MNIST实例

MNIST手写字符分类被认为是深度学习框架里的“Hello Word！”，下面简单介绍一下MNIST数据集案例的测试。Keras的官方github的example目录下提供了几个MNIST案例的代码，下载mnist_mlppy，mnist_cnnpy文件，本地运行即可，其他文件读者也可以自行测试。

32 数据定义

前面我们介绍了MNIST数据集实例，很多读者在学习深度学习框架的时候都卡在了这一步，运行完MNIST实例之后无从下手，很大原因可能是因为不知道怎么处理自己的数据集，这一节我们通过一个简单的图像二分类案例，介绍如何实现一个自定义的数据集。

数据处理有几种方式，一种是像MNIST、CIFAR数据集，这些数据集的特点是已经为用户打包封装好了数据。用户只要load_data即可实现数据导入。其实就是事先把数据进行解析，然后保存到pkl 或者h5等文件中，然后在训练模型的时候直接导入，输入到网络中；另一种是直接从本地读取文件，解析成网络需要的格式，输入网络进行训练。但是实际情况是，为了某一个项目我们不可能总是找到相应的打包好的数据集供使用，这时候自己建立一个dataset就十分重要。

Keras提供了一个图像数据的数据增强文件，调用这个文件我们可以实现网络数据加载的功能。

此处采用keras的processing模块里的ImageDataGenerator类定义一个图像分类任务的dataset生成器：

下面简单地介绍一下上面的代码，完整代码请移步Git工程。

Keras的processing模块中提供了一个能够实时进行数据增强的图像生成类ImagGenerator，该类下面有一个函数flow_from_directory，顾名思义该函数就是从文件夹中获取图像数据。关于ImageGenerator更多的使用可以参考官方源码。数据集结构组织如下：

此处还需要注意的一点是，我们现在进行的是简单的图像分类任务训练，假如要完成语义分割，目标检测等任务，则需要自定义一个类（继承ImageDataGenerator），具体实现可以查询相关代码进行参考。

Keras网络模型搭建有两种形式，Sequential 顺序模型和使用函数式API的 Model 类模型。本教程的例子采用一个简单的三层卷积，以及两层全连接和一个分类层组成的网络模型。由于函数式API更灵活方便，因此下面采用函数式方法搭建模型，模型定义如下：

41 函数式API

即输出是12通道，卷积核大小33，步长为2，padding='same'表示边缘补零

axis表示需要归一化的坐标轴，bn_axis=3，由于采用TensorFlow作为后端，因此这句代码表示在通道数坐标轴进行归一化。

x = Flatten()(x) 表示将卷积特征图进行拉伸，以便和全连接层Dense()进行连接。

Dense()实现全连接层的功能，1200是输出维度，‘relu'表示激活函数，使用其他函数可以自行修改。

最后一层采用‘softmax’激活函数实现分类功能。

最终返回Model，包含网络的输入和输出。

42 模型编译

网络搭建完成，在网络训练前需要进行编译，包括学习方法、损失函数、评估标准等，这些参数分别可以从optimizer、loss、metric模块中导入。具体代码如下：

其中callbacks模块包含了TensorBoard， ModelCheckpoint，LearningRateScheduler等功能，分别可以用来可视化模型，设置模型检查点，以及设置学习率策略。

51 模型训练

Keras模型训练过程非常简单，只需一行代码，设置几个参数即可，具体代码如下：

首先指定数据生成器，train_generator, 前面介绍过；steps_per_epoch是每次epoch循环的次数，通过训练样本数除以batch_size得到；epochs是整个数据集重复多少次训练。

Keras是高度封装的，在模型训练过程中，看不到网络的预测结果和网络的反向传播过程，只需定义好损失函数，事实上，网络定义中的模型输出会包含网络的输入和输出。

52 训练过程可视化

keras可以采用tensorboard实现训练过程的可视化。执行完下面的命令就可以在浏览器访问>

看方向

如果选择嵌入式硬件开发，就不懂了

软件开发的话，分底层和应用层

我是从事wince驱动开发的(快满一年)，

以wince为例，底层就是boot、bsp修改、驱动开发这几部分

学习路线:

1、买个开发板

2、按照开发板上的例子玩玩，ARM汇编稍微能看懂，写点简单的程序跑跑，对汇编有个大概的了解，bootloader等等会多少涉及点汇编的东西

然后就是开发板上的一些驱动玩玩。如果可以拿相似的BSP移植到开发板上就更好了，对BSP就有更多的认识了，学完以上可能可以找到工作，在工作中进一步加深理解

如果是应用的话，wince，我们写应用用的是VS2005,VC++，和PC的开发基本差不多

学完一个 *** 作系统，切换到另一个平台相对而言还是蛮快的，基本都是相通的

我之前的经验是，我买了开发板玩了ADS程序写了小型的程序，就是把LED啊、液晶屏啊、等等驱起来，然后，在linux下玩驱动，写了几个简单的流驱动，去应聘，鬼使神差被招进去玩wince驱动了，感觉差得不是很多，玩了2周就开始上手，2个月之后，底层这块就都扔给我了

以上，仅供参考(至于开发板，如果是消费电子类的，好像三星的S3C系列用的人比较多，开发板也很多，工业类的就不懂了。至于选哪家开发板厂家，百度google一下)

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》（郑泽宇）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Tensorflow：实战Google深度学习框架

作者：郑泽宇

豆瓣评分：80

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-2-10

页数：296

内容简介：

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

作者简介：

郑泽宇，现为才云科技（Caicloudio）联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发了国内首个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（knowledge graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳优秀毕业论文、北京大学优秀毕业生。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等顶级国际会议上发表多篇学术论文。

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》（郑泽宇 / 顾思宇）电子书网盘下载免费在线阅读：

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书名：Tensorflow：实战Google深度学习框架

豆瓣评分：80

作者: 郑泽宇 / 顾思宇

出版社: 电子工业出版社

出品方: 博文视点

出版年: 2017-2-10

页数: 296

内容简介

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

作者简介

郑泽宇，现为才云科技（Caicloudio）联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发了国内首个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（knowledge graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳优秀毕业论文、北京大学优秀毕业生。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等顶级国际会议上发表多篇学术论文。

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